conda替换镜像源教程

Conda错误提示：PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:

由于国内访问conda官网很慢，离线安装又费时费力，因此，替换国内源是一个极佳的办法。

但是，目前国内源的替换教程过于老旧，都是2018-2022年的方法，尽管替换镜像源的方法不变，但是网上的资料中，很多镜像源都失效了，没有一个教程能够告诉大家如何去找自己的镜像源并添加进去。

本教程出于此目的，保证大家以后添加的镜像源时效性强。（最近更新时间2023.2.05）

1.镜像源添加方法

首先是一些常用命令，帮你诊断目前你的conda源的情况，如果是新装的conda，可以不用管。
第一步：查看并还原默认镜像源

# 首先，看一下目前conda源都有哪些内容
conda info
# 然后，删除并恢复默认的conda源
conda config --remove-key channels 
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下面是几个常用命令：后面会用到，这里不用管

# 添加指定源
conda config --add channels *（*指代你要添加的源）
# 设置安装包时，显示镜像来源，建议显示
conda config --set show_channel_urls yes 
# 删除指定源
conda config --remove channels *(*代表你要删除的源）
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2.如何找到你要用的源

首先，我们进入国内几家镜像源的网站（这里以清华园为例，基本上可以涵盖所有镜像）
1清华镜像源 一般够用 ：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

2中科大源https://mirrors.ustc.edu.cn/

3常用的其他源汇总链接
进入后搜索你需要的源：

假设我要获得conda中与pytorch相关的镜像：先搜索anaconda，搜索到后，点进去

然后进入cloud中，找到你需要的包，点进去，这里以pytorch为例（其他的包方法相同）


到了“pytorch/”这个目录下，你就可以看到，子目录的内容会区分系统了，此时，复制浏览器的地址栏如下：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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然后，利用1中的方法，将上面复制的地址(也就是源)添加到conda当中，conda会自动识别系统版本并匹配上。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
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下面是添加过程和结果：


我们在用conda安装pytorch时就可以看到，镜像安装地址已经变成，我新添加的啦

至此，你再也不用从网站上到处找各种不好用的镜像源尝试啦，自己到源头获取，实效性才是最高的。

3.快速上手

为了方便大家快速添加，我们把conda自身默认的镜像源的替换代码，写好放在这里，方便大家直接替换使用，大家逐条复制添加即可，下述链接更新时间为2022.3.10，可以通过前面的方法先判断一下镜像源对不对：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

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4.镜像源网站目录命名的含义

我们这里补充解释一下,上述几个文件夹的含义：
archive # 是anaconda软件历史版本存档，用不到
miniconda # 是mini anaconda历史版本存档，用不到
Parent directory/ # 是返回上级目录
failed_packages.txt #是失效包列表
cloud # 里面就是目前可用的全部的包，包括torch、paddle等等常用的工具包
pkgs # PKGS的概念：
在anaconda中，最安全的安装和升级命令是conda install XXX，而python中是pip，但在anaconda下依然可以使用pip升级，这样一些依赖可能会因为更新后的版本过高出现异常。
在conda的设计中，目录'pkgs'是下载、存放缓存，以及提取下载的conda包的地方。同时，anaconda一起携带的包也会放在这里。
它有一个非常关键的作用：我们在构建一些envs的时候，对一些包的依赖会通过硬盘链接链接到pkgs目录，这样虚拟环境生成的速度大大加快，占用空间就大大减小了！！！

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